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英偉達(dá)官宣：CUDA將全面支持RISC-V架構(gòu)！

早在2024年10月，英偉達(dá)在RISC-V北美峰會(huì)上透露，其在2015年就選定將RISC-V選定為其專(zhuān)有Falcon微控制器（MCU）的繼任架構(gòu)。由于 MCU 內(nèi)核是通用的，因此可以在英偉達(dá)的產(chǎn)品中廣泛使用。根據(jù)英偉達(dá)當(dāng)時(shí)的預(yù)計(jì)，2024年英偉達(dá)將交付10億個(gè)內(nèi)置于其 GPU、CPU、SoC 和其他產(chǎn)品中的 RISC-V 處理器，這也凸顯了定制 RISC-V 內(nèi)核在英偉達(dá)硬件中的普遍性和重要性。在此次RISC-V中國(guó)峰會(huì)上，F(xiàn)rans Sijstermanns也指出，英偉達(dá)是RVI和RISE的董事會(huì)成員和技術(shù)委員會(huì)代表，也是相關(guān)規(guī)范的貢獻(xiàn)者。英偉達(dá)產(chǎn)品中的微控制器都是基于RISC-V架構(gòu)，具有可配置、可擴(kuò)展和安全保護(hù)功能，并且也被集成在30多個(gè)IP中，每年出貨量超過(guò)10億個(gè)RISC-V MCU。

Quantum Motion交付全球首臺(tái)硅基CMOS量子計(jì)算機(jī)

當(dāng)?shù)貢r(shí)間2025年9月15 日，英國(guó)量子計(jì)算初創(chuàng)公司Quantum Motion宣布交付了全球首臺(tái)采用標(biāo)準(zhǔn)硅基 CMOS 芯片制造工藝制造的全棧量子計(jì)算芯片的量子計(jì)算機(jī)。該計(jì)算機(jī)部署在英國(guó)國(guó)家量子計(jì)算中心（NQCC），是全球首臺(tái)使用可大規(guī)模制造的 300 毫米硅 CMOS 晶圓制造技術(shù)制造的全棧量子計(jì)算機(jī)，也是第一臺(tái)安裝在 NQCC 量子計(jì)算測(cè)試平臺(tái)計(jì)劃下的硅基自旋量子比特計(jì)算機(jī)。

發(fā)表于：9/18/2025

我國(guó)成功研制新一代腦機(jī)接口功能電極

9月18日消息，日前，中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院宣布，研究院聯(lián)合東華大學(xué)科研團(tuán)隊(duì)，歷經(jīng)5年多協(xié)同攻關(guān)，成功研發(fā)出如頭發(fā)絲般纖細(xì)、柔軟可拉伸、可自由驅(qū)動(dòng)的神經(jīng)纖維電極“神經(jīng)蠕蟲(chóng)”（NeuroWorm）。

發(fā)表于：9/18/2025

Figure AI超390億美元估值沖刺人形機(jī)器人量產(chǎn)

9月18日，forbes報(bào)道稱(chēng)，人形機(jī)器人公司Figure AI宣布完成C輪融資，籌得超過(guò)10億美元，投后估值達(dá)390億美元。這筆資金將用于擴(kuò)大機(jī)器人生產(chǎn)、建立英偉達(dá)（NVIDIA）GPU 基礎(chǔ)設(shè)施以加速訓(xùn)練和模擬，以及開(kāi)展人類(lèi)工作和生活的數(shù)據(jù)收集。公司首席執(zhí)行長(zhǎng)布雷特·愛(ài)德考克（Brett Adcock）在 YouTube 影片中表示，F(xiàn)igure 的目標(biāo)是解決通用機(jī)器人的問(wèn)題，并強(qiáng)調(diào)目前的技術(shù)使這一目標(biāo)成為可能。

發(fā)表于：9/18/2025

IonQ稱(chēng)2027年推出10000量子比特計(jì)算芯片

9月17日消息，量子計(jì)算公司IonQ CEO Niccolòde Masi 近日在接受彭博社采訪時(shí)表示，該公司計(jì)劃在2027年推出搭載10,000個(gè)qubit（量子比特）的量子計(jì)算芯片，屆時(shí)將徹底“淘汰”英偉達(dá)（NVIDIA）的Blackwell 構(gòu)架GPU。他強(qiáng)調(diào)，即便傳統(tǒng)GPU 擁有“整個(gè)宇宙的時(shí)間”來(lái)計(jì)算，仍無(wú)法觸及量子計(jì)算機(jī)可解決的問(wèn)題規(guī)模。

發(fā)表于：9/18/2025

芯片搭載試驗(yàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與傳輸系統(tǒng)設(shè)計(jì)

航天級(jí)芯片搭載試驗(yàn)過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，為了實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理與傳輸，并且適應(yīng)嵌入式設(shè)備內(nèi)存資源少等特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了采用SD卡和UDP的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與傳輸系統(tǒng)。首先，設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與傳輸系統(tǒng)架構(gòu)，主控芯片通過(guò)SPI總線(xiàn)與SD卡通信，并通過(guò)UDP與搭載芯片和上位機(jī)通信。然后，介紹了SD卡和文件系統(tǒng)的選型和軟件設(shè)計(jì)。接下來(lái)，基于LwIP進(jìn)行了數(shù)據(jù)傳輸部分的軟件設(shè)計(jì)。最后，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該數(shù)據(jù)存儲(chǔ)傳輸系統(tǒng)的有效性，并測(cè)試得到該系統(tǒng)的傳輸速率可達(dá)4.5 Mb/s且內(nèi)存占用僅為57 KB，滿(mǎn)足了芯片搭載試驗(yàn)過(guò)程中對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與傳輸?shù)男枨?，且相比于傳統(tǒng)的存儲(chǔ)與傳輸方式，該方法大大提高了傳輸速率，降低了內(nèi)存占用。

發(fā)表于：9/17/2025

航天發(fā)射任務(wù)場(chǎng)景快速構(gòu)建方法研究

隨著航天任務(wù)復(fù)雜性的不斷提升，傳統(tǒng)指揮顯示系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)難以滿(mǎn)足高密度、多任務(wù)的需求。提出了一種基于建模的航天發(fā)射任務(wù)場(chǎng)景快速構(gòu)建方法，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)分解與場(chǎng)景模板設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)功能組件的提取與復(fù)用。以元模型為核心，結(jié)合層次化建模的思想，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的建?？蚣埽瑢?fù)雜任務(wù)需求分解為標(biāo)準(zhǔn)化場(chǎng)景模塊，并識(shí)別任務(wù)間的依賴(lài)關(guān)系?；谀K化設(shè)計(jì)原則，構(gòu)建場(chǎng)景模板庫(kù)，實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景的復(fù)用和動(dòng)態(tài)組合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法顯著提升了任務(wù)場(chǎng)景構(gòu)建效率，模板復(fù)用率達(dá)到85%~90%，配置時(shí)間節(jié)省率達(dá)83%，有效提升了任務(wù)建模與場(chǎng)景配置的整體性能。

發(fā)表于：9/17/2025

利用STK和MATLAB互聯(lián)實(shí)現(xiàn)低傾角衛(wèi)星軌道優(yōu)化設(shè)計(jì)

提出針對(duì)特定緯度區(qū)域目標(biāo)的低傾角衛(wèi)星軌道設(shè)計(jì)方法。首先，分析了低傾角衛(wèi)星軌道的特點(diǎn)；然后，以衛(wèi)星一個(gè)回歸周期內(nèi)覆蓋時(shí)間最長(zhǎng)為性能指標(biāo)，構(gòu)建了衛(wèi)星軌道設(shè)計(jì)的優(yōu)化模型；最后，在利用STK和MATLAB互聯(lián)的基礎(chǔ)上，充分利用STK的覆蓋分析能力和MATLAB的遺傳算法工具箱，優(yōu)化設(shè)計(jì)出符合模型需求的最優(yōu)解。所提方法實(shí)現(xiàn)了軟件的優(yōu)勢(shì)組合，簡(jiǎn)單且易于實(shí)現(xiàn)，具有較高的求解效率，為衛(wèi)星軌道設(shè)計(jì)提供了新的思路和途徑。

發(fā)表于：9/17/2025

基于手勢(shì)識(shí)別的視力檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

在手勢(shì)識(shí)別與人機(jī)交互成為當(dāng)下熱點(diǎn)的背景下，為解決傳統(tǒng)視力檢測(cè)過(guò)程煩瑣、效率低的問(wèn)題，提出基于手勢(shì)識(shí)別的視力檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)。該系統(tǒng)以STM32單片機(jī)作為核心控制，通過(guò)激光測(cè)距模塊、手勢(shì)識(shí)別模塊以及視力表顯示模塊等實(shí)現(xiàn)智能化、自助式視力檢測(cè)。系統(tǒng)通過(guò)TFT LCD顯示屏顯示視標(biāo)，在測(cè)距達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)范圍后，以手勢(shì)識(shí)別傳感器識(shí)別被測(cè)者的手勢(shì)動(dòng)作，通過(guò)微處理器采集、對(duì)比、判斷后，以單視標(biāo)判斷準(zhǔn)則及二分法檢索策略，完成視力等級(jí)顯示。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了系統(tǒng)的可行性，該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)四種手勢(shì)的正確識(shí)別且視力檢測(cè)時(shí)的平均準(zhǔn)確識(shí)別率達(dá)到82%，具有良好的準(zhǔn)確性和高效性。

發(fā)表于：9/17/2025

多通道大功率氮化鎵T/R組件模塊散熱技術(shù)研究

總結(jié)了多通道大功率T/R組件散熱設(shè)計(jì)中面臨的問(wèn)題和挑戰(zhàn)，分析了各種散熱方案的散熱能力。微通道和歧管微通道散熱技術(shù)在高熱流密度散熱場(chǎng)景得到廣泛關(guān)注，成為大功率、高熱流密度集成電路一種有效散熱手段，同時(shí)多通道的流量分配是影響溫度均勻性的重要因素。應(yīng)用上述技術(shù)，提出一種應(yīng)用于多通道T/R組件模塊散熱方案的設(shè)計(jì)方法并應(yīng)用在具體散熱方案設(shè)計(jì)中，采用計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)方法對(duì)各種方案分析比較和評(píng)價(jià)，嵌入載臺(tái)的歧管微通道及并聯(lián)分流方案，可有效解決局部功率密度大于500 W/cm2的多通道T/R組件冷卻問(wèn)題，熱阻和通道間溫度均勻度小于2℃。

發(fā)表于：9/17/2025

基于信號(hào)置信度的礦井定位方法研究

針對(duì)煤礦井下狹窄縱深的巷道環(huán)境，無(wú)線(xiàn)信號(hào)極易反射導(dǎo)致定位精度差甚至定位失敗的問(wèn)題，提出了一種利用UWB信號(hào)置信度，結(jié)合定位神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、TOF測(cè)距和Kalman濾波的組合定位方法。首先利用標(biāo)識(shí)卡與基站間的UWB信息及標(biāo)識(shí)卡真實(shí)距離，離線(xiàn)訓(xùn)練定位神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。其次在實(shí)時(shí)測(cè)距時(shí)提出UWB信號(hào)置信度判別方法，參與TOF定位計(jì)算，最后再通過(guò)Kalman濾波進(jìn)一步提升定位精度。結(jié)果表明：該方法能夠在煤礦井下顯著降低由于信號(hào)反射所導(dǎo)致的定位精度差問(wèn)題，混合定位精度小于10 cm，具有速度快、穩(wěn)定性高等優(yōu)點(diǎn)。

發(fā)表于：9/17/2025